生产中的人工智能

　　在2019 年举办的首届“激光技术人工智能大会”会议上，讨论的问题仍然是人工智能（AI）在制造生产中的可能性。然而短短2 年时间，AI 技术得到了迅速发展，许多原先的想法已经变成了现实。

　　现如今，各种趋势汇聚到了一起。例如，制造商需要 100%的质量控制。过去如果想要检查汽车生产中的焊缝质量，只能通过随机抽样的方式；但是现在，人工智能可以在现场实时监控每个单独零件的质量，并快速识别可能存在的生产故障。这就是近年来开发的“在线过程诊断”技术，并逐渐得到生产企业的青睐。实时处理现场产生的大量数据是人工智能的领域，这也只有通过现代计算技术才能实现。

　　人工智能进军工业制造

　　在首届激光技术人工智能大会上，70 位专家齐聚德国亚琛，共同探讨人工智能关键技术的最新趋势。当时的会议演讲涵盖了广泛的主题，包括机器学习、增强现实和使用神经网络的数据分析。会上，专家们强调的应用包括分析生产工具状况的技术、具有实时能力的机器控制系统以及制造过程中的错误检测和因果分析。

　　在某些生产环境中例如汽车制造的激光焊接和电池连接，就已经可以使用基于图像监控系统进行实时分析焊缝，并使用自定义算法对焊缝进行可靠分类。Stephan Schwarz（戴姆勒公司）认为，数据质量一个经常被忽视的关键问题。将各种来源的数据（例如激光系统、生产机器和摄像头监控系统）汇总在一起时，在开始深入分析之前必须确保仔细准备和清理数据。

　　当时许多演讲者都强调了，人工智能的成功部署依赖于数据和流程专家之间的有效对接。来自微软智能云的 Benjamin Kreck 博士在他的主题演讲中指出，成功的关键不仅在于公司的技术能力，还在于适应和转变的能力。

　　在今年举办的第二届激光技术人工智能大会上，与会者讨论了目前人工智能应用于激光材料加工的现状。研究人员、工程师、软件开发人员和机器制造商，通过线上形式进行了深入的探讨和交流。除了技术演示之外，弗劳恩霍夫激光技术研究所的实验室还向嘉宾开放，进行了虚拟参观。

　　捕获复杂数据，用于过程控制

　　在制造业中使用人工智能的方法有多种，通常从分析图像或其他数据开始。以人类为“老师”，人工智能甚至可以识别复杂数据中的结构。因此，它在早期就能检测出与预定最佳值的偏差，从而对加工过程进行调节。当数据记录和处理与过程控制相结合形成一个自主过程时，就达到了人工智能参与生产制造的最高水平。

　　来自弗劳恩霍夫激光技术研究所的联合组织者Christian Knaak 通过一个具体例子来证明这一点。他们运用人工智能显着改善了金属3D 打印的结果。为此，在激光粉末床融合（LPBF） 工艺系统中，使用高分辨率相机可以对每层的组件表面进行拍照。图像数据可以帮助获得两种信息：一方面，可以测量加工过程中组件发生的翘曲；另一方面，可以仔细检查表面的粗糙度。

　　因此借助高分辨率相机，可以在生产过程中对缺陷进行分类。然而在人工智能的帮助下，激光加工参数可以在过程中进行特定更改，以便对过程状态的变化做出及时的动态反应。同时，人工智能技术还有助提高零件质量，并在发生缺陷之前加以预防。

　　相应地，今年的激光技术人工智能大会的演讲重点，是关注激光焊接等生产过程数据的获取和处理。这里的一个关键目标是端到端的流程和质量控制。大会聚焦的第二个重点是基于人工智能的控制过程。此外，会议还讨论了人工智能软件在各种应用中的开发。

　　人工智能不仅使用户优化了生产流程，实现零缺陷生产。在需要处理大量复杂数据的过程中，例如现代光学的发展，人工智能也降低了复杂性。可以预见的是，未来人工智能的开发过程将变得更加清晰、更加确定，并且更少依赖于专家的直觉。